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液相剝離法製備石墨烯奈米片應用於電磁波干擾屏蔽

本研究透過低溫高壓液相剝離技術來製備高品質寡層石墨烯，並探討三種石墨原料脫層前後對電磁波屏蔽的影響，此新穎技術可以連續大量生產石墨烯，且不需使用到強酸或強氧化劑。其中Mo-8μm石墨烯擁有最好的脫層效果，片徑為8.6 μm，平均厚度為2.5～3.5 nm，層數約7至10層，而此脫層技術也維持了石墨烯的結構使其擁有非常低的缺陷值，ID/IG僅0.092。將20 wt.%的Mo-8μm石墨烯與石蠟混合後量測其在X-band下的屏蔽效益達到19.28 dB，相較於8μm石墨原料提升了4.26 dB。接著我們透過奈米碳管的複合來提升材料的屏蔽效益，奈米碳管可以搭接在石墨烯層與層之間形成更緻密的導電網路，與5 wt.%奈米碳管複合時有最高的屏蔽效益24.2 dB。最後我們利用冷凍乾燥技術來減少石墨烯懸浮液在乾燥過程中的堆疊現象，Mo-8μm石墨烯(凍乾)的屏蔽效益達到39 dB。而Mo-8μm石墨烯(凍乾)與5 wt.%的奈米碳管複合後，其屏蔽效益更是高達52 dB。除了屏蔽效益外，我們也對石墨烯進行吸波的討論，將8.3 wt.%的石墨烯混入矽橡膠中並量測其在3～18 GHz頻段下的介電性質與反射損失，透過低溫高壓液相剝離技術結合冷凍乾燥技術使材料的介電性質與吸波能力顯著提升，厚度為2.2 mm的Mo-8μm石墨烯(凍乾)膠片有最佳吸波在7.04 GHz達到-40.46 dB。 本研究實現可連續式量產石墨烯並擁有優異的電磁波屏蔽與吸波能力，材料可以運用在5G通訊、國防科技與隱形戰機上，在市場上具有極大的應用潛力!

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薄膜蒸餾於溶液氨氮移除之模擬與實驗探討

水體中氨氮濃度過高，會造成環境優氧化，致使水中生物大量死亡，為防止此問題發生，現今已發展出許多技術來去除水中氨氮，其中薄膜蒸餾技術(Membrane Distillation)因操作不受限於廢水中氨氮濃度高低，且在單位體積下能提供較大接觸面積等特性，應用於氨氮移除甚有發展潛力。 本研究建立直接接觸式薄膜蒸餾(DCMD)及真空式薄膜蒸餾(VMD)之氨氮移除模擬程式，探討不同操作條件下，對通量、質傳係數及進料槽內氨氮濃度之影響，並與文獻實驗數據進行比較。並建置一VMD實驗系統，於改變進料溫度及pH值下進行實驗，分析進料槽內氨氮濃度及總質傳係數(Overall mass transfer coefficient)之變化，並與模擬結果相比較，也同時估算其選擇率以及產出之氨水濃度。 於DCMD及VMD模擬中，當進料pH值增加時，模擬之總質傳係數會隨之上升，但pH大於11後總質傳係數變化便趨於平緩，模擬結果與文獻實驗數據之差距介於1~7 ％間。增加進料溫度時，模擬之通量及總質傳係數會隨之增加，且與文獻實驗數據之差距小於10 ％，在相同操作時間下，進料槽內氨氮濃度下降程度(或氨氮移除率)會隨溫度上升而增加。增加進料濃度時，雖模擬之氨氣通量會增加，但總質傳係數並無明顯變化，而此現象也曾在相關文獻中提及。在VMD模擬中，滲透端壓力上升時，模擬之通量會隨之下降，此現象與文獻實驗結果頗為相符，於相同的操作時間，氨氮移除率會隨滲透端壓力上升而下降。當進料流速增加時，模擬之通量也會增加，與文獻實驗數據相差1~4 ％間，而操作時間相同時，氨氮移除率會隨進料流速增加而上升。 根據VMD之實驗結果顯示，在進料氨氮濃度為1000 ppm、溫度為45 ℃，及有效膜面積與進料體積之比值 (A/V)為0.012 m-1，而進料pH值由9上升至11時，總質傳係數從0.9×10^-5 上升至"2.2×10^-5 m/s，而在相同操作時間下(3 hr)，氨氮移除率由60增加至99 ％。藉由模擬程式推估選擇率由2.5增至4.2，而滲透端之氨水濃度從2300上升至3700 ppm。當進料溫度由45下降至35 ℃，並將pH值控制於11時，總質傳係數從2.2×0^-5 下降至1×10^-5 m/s，在相同操作時間下(3 hr)，其氨氮移除率由99下降至72 ％。藉由模擬程式，推估選擇率會從4.2上升至10.5，而滲透端之氨水濃度從3700上升至9600 ppm。

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電活性蠶絲複合水膠開發與其機械性質和電致變色之研究

導電水凝膠可被應用於穿戴式電子裝置，以及生物體電極之組裝零組件上，原因在於:其可以取代原本的電線，讓電子產品更具有可撓性和發展性。此外，導電水凝膠可和人體更加緊密接觸，有助於提高人體監測精準度。 本研究利用聚(3,4-乙烯二氧噻吩)-聚苯乙烯磺酸(PEDOT:PSS)導電高分子和苯胺四聚體(Tetra-aniline)導電聚合物，透過直接加入或擴散的方法，使其與蠶絲之絲素蛋白結合，成功製備出高導電度的複合水凝膠。導電測試結果顯示PEDOT: PSS高分子，可將絲素蛋白水凝膠的電阻值降至近10, 000歐姆。再透過流變儀測量發現:PEDOT:PSS可提升絲素蛋白水凝膠之儲存模數；並且縮短水凝膠的交聯時間，而所製備出之水凝膠仍保有PEDOT:PSS高分子之電活性。 再者，苯胺四聚體可藉由擴散方式，進入絲素蛋白水凝膠，而形成苯胺四聚體/絲素蛋白水凝膠。透過循環伏安法可以觀察出: 苯胺四聚體/絲素蛋白水凝膠在高電壓時，其顏色會變成藍色; 而在低電壓時，顏色轉變為綠色，並且保有苯胺四聚體的氧化還原特徵。此外，在鹼性環境中，其顏色為藍色，而在酸性環境下，顏色轉變成綠色。並且，綠色的苯胺四聚體/絲素蛋白水凝膠，具有傳導電流的能力，能使發光二極體發亮。

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利用密度泛函理論探討環氧基和羥基對氧化石墨烯光學性質的影響

石墨烯和氧化石墨烯在各種光學應用中都是特別有淺力的新興材料，但對含氧官能基對氧化石墨烯光學性質的影響，目前的理解還不足夠，所以本模擬計算是利用時變密度泛函（TD-DFT）研究環氧基和羥基在石墨烯基面上對UV以及螢光光譜的影響。相較於石墨烯，含氧官能基會使氧化石墨烯的吸收波長產生紅移現象，而且含氧官能基也會使氧化石墨烯的HOMO-LUMO Gap變小。從HOMO-LUMO和NBO（national bond orbital）分析中，環氧基會在氧化石墨烯表面形成trap state，而羥基會在表面上形成trap state或分割HOMO與LUMO。含氧官能基也會使氧化石墨烯UV吸收強度下降，這是因為HOMO與LUMO的重疊區域較小所造成。而在放射光譜中，氧化石墨烯的螢光波長相較於石墨烯都有嚴重的紅位移，但其中我們發現只有環氧基才能產生不可忽略的螢光放射強度。從上述統整揭示環氧基或是羥基接在石墨烯基面上時，會破壞石墨烯表面碳原子的sp2混成軌域而形成trap state、HOMO-LUMO Gap縮小使吸收光譜和放射光譜產生紅移、改變HOMO與LUMO電子的分佈使transition dipole moment降低，且讓吸收和放射光譜的強度下降。

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薄膜改質提升核桃仁脫油餅粕萃取小分子蛋白液分離純化效能研究

核桃是優質植物蛋白來源，核桃蛋白的價值與動物蛋白相近。目前，對核桃的研究主要在其油脂方面，對核桃蛋白的研究較少，因此，為了更好地開發利用核桃資源，對核桃蛋白功能性質的研究極為重要。 有許多核桃油生產廠家，大量核桃渣被廢棄或是低價值的利用。在分析中發現核桃渣中蛋白質達43.8%。為充分利用核桃資源並提高核桃產品附加價值和市場競爭力，對其進行進一步的過濾萃取出小分子蛋白更是重要。 在生化分離技術之中，如何有效的純化混合蛋白質溶液，為目前主要的研究方向。薄膜過濾在過濾系統中為簡單又可以大規模連續操作的分離方式。但利用薄膜過濾法純化蛋白質，常會發生蛋白質與薄膜表面之間的作用而導致過濾速度衰減，進而影響純化效率。因此，本研究藉由改變薄膜表面特性來改善超過濾薄膜的表面選擇性及延緩膜孔堵塞。 實驗初始階段，利用商業用聚偏二氟乙烯(polyvinylidene fluoride，PVDF)薄膜以及利用聚(乙二醇)甲醚甲基丙烯酸酯(Poly(ethylene glycol) methacrylate，PEGMA)在不同濃度下所配製的PVDF-PEGMA薄膜以及作為過濾核桃蛋白溶液的條件進行掃流過濾實驗，並檢測其過濾前後蛋白的表現特性。實驗結果顯示，改質完的薄膜都有改善原始薄膜的缺陷，除了在通量上能維持之外，透過SDS-PAGE檢測可以看到改質薄膜都能篩選至蛋白質顆粒大小為70kDa以下的範圍。其中，選擇使用PVDF-2.5wt%PEGMA配製的改質薄膜作為核桃蛋白超過濾之膜材。 本實驗以多種不同的參數下進行數據一次一因子分析，利用回應曲面法( Response Surface Methodology，RSM)，並找出最佳化之操作參數。本研究主要分為兩個部分進行數據分析，為萃取核桃仁蛋白之最佳參數以及掃流過濾最佳化參數探討。在萃取部分，以兩種因子進行10組數據分析(Central Composite Design)，分別是萃取時間(X1)以及固液比 (X2)，結果顯示在第7組實驗中可獲得最佳萃取數值，在X1為30分鐘與X2為1:10，核桃仁蛋白濃度(Y)為40.825(g/L) ;掃流過濾部分，選擇三種因子，分別為進料濃度(X1)，進料pH值(X2)，以及跨膜壓差(X3)，進行15組數據分析實驗(Box Benhken Design)。結果顯示，在第7組的實驗中，可以達到最高的過濾蛋白含量5.64(g/L)，而在第10組的實驗中，可以達到最高的穩態通量42.83 (kg/m2*hr)。而在進料濃度10 (g/L)，pH值8.5，跨膜壓為20.28psi， 可達到結果數據之最高期望值(desirability)，數值為蛋白濃度4.91 (g/L)，穩態通量為41.59 (kg/m2*hr)。

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利用密度泛涵理論討論鎂、鍶和鋅摻雜對氫氧基磷灰石機械性質的影響

隨著經濟以及醫療產業的蓬勃發展，大家對醫療品質要求越來越高，促使越來越多人投入生醫材料的研究，氫氧基磷灰石(Hydroxyapatite,HA)為一種骨填補材料，雖然有優異的生物相容，但在臨床上希望能在提高HA機械強度。 本次研究利用密度泛含理論在HA單位晶胞內摻雜鎂、鍶、鋅離子去替換原本的鈣離子，並計算HA的機械強度，由於HA的單位晶胞內鈣原子可以替換的位置有十個，在本次研究中有單顆、雙顆、三顆以及混合離子摻雜故在選定摻雜結構時，我們利用排列組合將所有摻雜位置都先做過結構優化的計算，再觀察在哪個摻雜位置的時候會有最為穩定的結構，其中將鈣的位置分成Ca(1)以及Ca(2)的位置，可以觀察出摻雜鎂和鍶的結構中在Ca(1)位置中比較容易產生較穩定的結構，在摻雜鋅的結構中可以發現鋅摻雜在Ca(2)的位置中比較容易產生較穩定的結構。 在機械強度上的計算我們分別將材料以2%的應變為一個單位拉伸以及壓縮至10%，接著利用能量和體積以及應變的關係擬合二次曲線並計算C11與C33彈性常數和體積模數(bulk modulus)，其中影響彈性常數的原因分別有氫氧基磷灰石中鈣之間的距離、磷之間的距離、電負度以及離子半徑，可以發現在單顆鍶摻雜、雙顆鍶摻雜、雙顆鎂單顆鍶混合摻雜、三顆鎂雙顆鍶混合摻雜的結構中可以增加C11彈性常數；在單顆鎂摻雜、單顆鎂單顆鍶混合摻雜、雙顆鎂雙顆鍶混合摻雜可以使C33彈性常數增加，在體積模數部分則是全部都下降，其中彈性常數的改變以單顆鎂單顆鍶以及雙顆鎂雙顆鍶的混合摻雜結構最符合本次實驗的目標，這兩個摻雜結構在提升C33彈性常數的同時其體積模數沒有太大的下降。

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流體化床燃燒爐應用於醫療廢棄物焚化之可行性研究

@_@對醫療廢棄物而言，焚化不僅完全滅菌，亦可達到安定化、減容等目的，由於氯含量高，易產生高濃度的戴奧辛，雖有替代性材料，但PVC成本低廉、安全性、多功能性…等，難以全面取代，裝藥物的塑料瓶和塑料注射器可透過回收減量，但NaCl也是形成戴奧辛的氯源之一，禁用PVC作為醫療器材的原料或將其回收，並不會消除醫療廢物中其它氯源的存在，因此，通過除去PVC材質醫療器材無法消除戴奧辛的生成。 根據文獻資料，本研究提出就地處理(焚化)醫療廢棄物為目標的方案，小型流體化床燃燒爐具有低成本、高效益之優勢，為徹底解決戴奧辛問題，提出”零”戴奧辛排放之醫療廢棄物焚化爐之概念設計，以200 kg/hr之流體化床燃燒爐，結合飛灰造粒系統和再循環進料系統，在焚化過程加入煤或黃鐵礦和醫療廢棄物混燒，並添加氧化鈣吸收HCl，以抑制戴奧辛的生成，將戴奧辛的排放濃度最小化，佐以活性碳吸附，將含戴奧辛的飛灰經由袋濾機收集，再將此飛灰與粘著劑(黏土)均勻混合造粒，將飛灰造粒再投回爐內焚燒，帶有粘著材料的飛灰造粒最終以底灰排出，整個焚燒系統的淨產出為不含戴奧辛的底灰，可最大化地降低感染因子和戴奧辛排放的風險，實現不產生戴奧辛殘留物的焚化系統。 所涉及的技術都可由既有之文獻研究中獲得佐證，且大多數技術已達成熟，而飛灰造粒在爐內的磨損，導致飛灰的增加，有賴於未來飛灰造粒配方之改進；系統的自動化控制，則有賴於未來的努力持續待開發，而這是未來提高市場競爭力及降低操作成本的關鍵要素。

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開發半監督VAE/GAN模型於非線性靜態與動態程序的軟測量

軟測量模型是現今許多製造業者深感興趣的議題之一，是因為該模型可以推斷出產品的質量以滿足客戶的規格要求。然而，要建立軟測量模型存在許多難題，從品質數據到整體程序特徵都須納入考量，且軟測量模型的準確性和有效性也會受限於模型的假設、結構以及用於訓練模型的數據的品質。 在大多數化工廠的過程中，存在著干擾隨機性及非線性的動態特性，因此難以使用常見的軟測量模型去精準地預測產品的品質。此外，有鑑於化工廠記錄到的數據通常包含了大量雜訊，且品質及過程數據的數量不同，因此，在這種情況下，要訓練出可靠且強大的軟測量模型是十分困難的。因此，透過半監督學習的方法，將無相對應品質數據的過程數據透過預測模型去預測品質數據，藉此彌補數據不足及缺失的問題，便能改善軟測量模型的訓練成效。 本文提出結合生成對抗網絡的半監督變分自動編碼器 (S2-VAE/GAN)，透過解碼器、生成器和鑑別器之間的拮抗，來達到納許均衡(Nash equilibrium)狀態，從而提高解碼器與生成器在學習過程及品質數據真實分佈的能力，如此可以改善模型重構和預測質量數據的能力，並可以同時保有訓練模型時快速收斂的優點。另外，在本模型中皆透過機率分佈的形式表示，使得S2-VAE / GAN能夠捕獲化工過程的非線性特徵並更能代表化工過程中的隨機性質。 然而，為了將軟測量模型擴展到在線預測，必須考慮化工過程的動態特性。但由於大多數軟測量模型是在穩態條件下進行訓練的，因此無法學習過程的動態特性，將使得預測模型的不精準，再加上品質數據不足，進而嚴重降低了模型的訓練性能，導致擬合不足問題。因此，本文提出半監督式潛動態變分自動編碼器（semi-supervised latent dynamic VAE, S2-LDVAE），該模型可以利用所有數據，意指在序列中儘管缺少了對應的品質數據，也可以透過模型預測缺失的數據，使得所有的數據都可以得到充分的運用；並透過編碼器進行了維度的縮減，減少了雜訊及計算機運算的負荷；隨後再經由前向及反向遞歸神經網絡(recurrent neural network, RNN)去學習數據的動態特性。此外，前向RNN預測網絡不僅能夠補足缺失的品質數據，亦能提供在線的預測。 本文所提出的S2-VAE 和S2-LDVAE方法，藉由數學例子和工業案例研究，證明了其預測的結果及模型的可行性。

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多功能型蜘蛛絲複合纖維特性:導電度、電致變色及收縮膨脹之研究

導電纖維在智慧型紡織品中，扮演極為關鍵的角色。理想的導電纖維，應具備良好的機械性質及高導電度。此外，為達到環境友善之目的，所使用製備材料應具生物可降解性，以減少對環境的污染。 有鑑於此，本研究計劃使用生物可降解材料，並以浸塗法(Dip coating)，分別將導電高分子PEDOT:PSS以及苯胺四聚體(TANI)，和蜘蛛絲結合，製備具優良機械性質及高導電度的複合纖維，並賦予其功能性。 本研究成功製備出，具高導電度及良好機械性質之複合纖維。PEDOT/蜘蛛絲複合纖維及TANI/蜘蛛絲複合纖維，皆經X-射線繞射(XRD)分析其結晶結構，並以拉力機證實具備良好機械性質。同時，研究結果顯示，複合纖維保有蜘蛛絲可逆收縮特性。此外，TANI/蜘蛛絲複合纖維，經循環伏安法檢測證實具備電活性。且可透過酸鹼及電壓控制其顏色。在導電度的部分，從實驗結果可知，TANI/蜘蛛絲複合纖維電阻率最低可達186.3±9.58 Ω．m，此電阻率足以使發光二極體發亮。最後，本研究證實將蜘蛛絲浸泡於正己烷，可有效洗去其表面雜質，此步驟有助於降低TANI/蜘蛛絲複合纖維的電阻率至8.56±10 Ω．m。